Pengenalan Captcha dengan Multivalued Image Decomposition dan Vector Space Image Recognition
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Completely Automated Public Turing Tests to Tell Computers and Humans Apart (CAPTCHA) merupakan program untuk meningkatkan keamanan web. Pengenalan CAPTCHA menggunakan aplikasi sering mengalami kegagalan karena posisi dari simbol yang terlalu rapat, juga karena sulitnya melatih simbol baru jika gagal dikenali. Metode Naive Pattern Recognition Algorithm salah satu metode yang belum memberikan hasil yang maksimal karena kesalahan pada proses pengenalan simbol tidak dapat dilatih kembali sehingga aplikasi tetap tidak akan mengenali simbol tersebut. Metode Multivalued Image Decomposition dan Vector Space Image Recognition dapat memberikan hasil yang lebih maksimal dengan menggunakan Training Set, dimana simbol yang tidak dikenali akan dilatih/training agar proses pengenalan simbol selanjutnya lebih akurat. Pengujian dilakukan terhadap CAPTCHA dengan berbagai warna background, CAPTCHA dengan simbol yang saling berdekatan (menyatu) dan kombinasi warna simbol dengan background yang berbeda. Untuk CAPTCHA dengan simbol berukuran berbeda dan saling terhubung, tidak dapat dikenali. Dengan threshold 0.90, hasil pengujian dengan training set yang dilakukan terhadap dengan algoritma ini menunjukkan akurasi tingkat keberhasilan sebesar 87%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle